AI帶你看丨幸福河湖實踐錄
2025-10-25 17:59 8,893次浏览承德8月3日電 題：河北興隆臨時安置點見聞：「吃住有人管，心裡踏實了」 作者 高紅超 宋文浩 「不夠吃再來盛啊！」8月2日，雖正值暑假，河北省承德市興隆縣第二中學的食堂裡仍飄起菜香。當日，該食堂為臨時安置點民眾提供餐食。受災村民排隊打飯，秩序井然。一場突如其來的強降雨之後，這裡成了他們的「臨時家園」。 受強降雨影響，承德市興隆縣部分村莊受災，當地緊急開展受災村民轉移安置工作。截至8月1日晚，六道河鎮的楊家臺、朱家溝和響水湖等村莊的249名受災村民已被轉移到興隆縣第二中學的臨時安置點。 8月2日中午，在河北省興隆縣第二中學臨時安置點，受災村民正在食堂吃午飯。高紅超 攝 興隆縣地處京、津、唐、承四個城市交界地帶，縣城距四市市中心均在120公裡左右。曾紅遍中國的老電影《青松嶺》取材並拍攝於興隆縣青松嶺鎮。 「我們是被武警官兵接出來的。」7月29日，76歲的楊家臺村村民楊有和老伴兒及其他受災村民，陸續被轉移至安置點。 從食堂吃過午飯，回到宿舍的楊有從宿舍床頭拿起一個筆記本，上面記錄了受災以來他的所見所聞。他一邊念，一邊回憶道，「當時武警官兵負責攙扶行走不便的人員，其他能行走的互相攙扶，一路上有很多水，走了3個小時。」 8月2日中午，76歲的楊家臺村村民楊有在臨時安置點吃午飯。高紅超 攝 「被褥都是全新的，還有暖壺、臉盆、毛巾，每個房間都有。」興隆縣國防動員辦公室副主任李洋毅7月28日接到通知，被臨時抽調負責安置點的各項管理工作。 「您別介意，我這嗓子得吃著藥才能說話。」採訪間，李洋毅從藥瓶裡倒出幾粒用於治療急性咽炎的藥品咽了下去。 安置點有將近一半的村民年齡在50歲以上。李洋毅說，開始那幾天確實非常疲憊，受災村民一批一批地轉移過來，要安排床鋪調配物資，還要幫忙一件一件往樓上搬，忙到每天凌晨2點多才能睡，「現在這段時間基本理順了，也來了更多人支援我們」。 8月1日傍晚，72歲的楊家臺村村民楊全抱著小孫女坐在宿舍樓前的臺階上納涼。高紅超 攝 興隆縣第二中學黨總支書記孫繼剛已連續5天沒回過家，晚上忙完了就蜷縮在辦公室的沙發上睡一會兒。為保障村民飲食安全，從8月1日開始，孫繼剛四處聯繫物資，推動食堂啟用。 8月2日凌晨4點，國青花和食堂其他工作人員開始了一日三餐的準備工作。國青花說，「考慮到老人居多，我們早上準備了大米綠豆粥、肉餅、家常餅還有雞蛋。中午是燉肉、芹菜炒肉、西紅柿燉豆腐和米飯，既營養也易消化。」 食堂裡，消毒餐具整齊地碼放在一旁，工作人員還為不便到食堂就餐的村民準備了一次性餐盒。六道河村村民韓鳳平將飯菜放到餐盒裡，給84歲的婆婆送到宿舍。她家的房子在大水中受損。「吃住有人管，心裡踏實了。」韓鳳平說，「房子的事急不得，人活著一切都有。」 吃過晚飯，72歲的楊家臺村村民楊全抱著7個月大的小孫女坐在宿舍樓前的臺階上納涼。看著懷裡的孩子，他說，「人沒事，就還有希望。」(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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